3、网格计算中的市场、机制、博弈及其影响

网格计算中的市场、机制、博弈及其影响

1. 引言

网格计算本质上是一种连接和分配所有权分散的计算资源的方法。它不仅涉及数据同步、通信路由和分布式性能优化等技术问题,还引发了如何促使资源所有者和使用者相互合作的经济问题。很多参与者的动机与网格计算组织并不完全一致,因此不能想当然地认为他们会合作。下面将介绍三种用于研究这些问题的经济范式,并通过这些范式来审视网格计算。

2. 背景

网格计算的经济内容可归结为资源分配和资源可用性两个功能。网格计算组织在用户间分配计算资源,需权衡每个用户使用其他用户也想要的资源所获得的收益。组织获取资源的途径可以是自行购买,也可以由捐赠者提供。前者面临购买哪些资源的问题,后者则要解决如何激励捐赠者提供有用资源的问题。

虽然资源分配和可用性相互关联,但为便于分析,通常将它们分开考虑,即固定可用性时如何分配资源,以及固定分配与可用性的函数关系时,应提供哪些资源。这些问题在基础经济学中很常见,可用性对应“供给”,分配对应“需求”。然而,由于存在私人信息的复杂性,问题通常并不简单。在分配资源时,我们希望了解每个用户对资源的估值,以便实现价值最大化;在提供资源时,我们希望知道每个捐赠者提供资源的成本,从而实现成本最小化。

经济学中有三种主要范式来处理这些问题:市场、机制和博弈。这三种范式至少在两个维度上有顺序:从大到小,从简单到策略性。市场理论适用于有众多小用户和捐赠者的网格计算组织,以及用户和捐赠者简单、温顺或受组织直接控制的情况。博弈理论适用于战略用户或捐赠者数量较少,且网格计算组织无法提前承诺正式规则的情况。机制设计理论则介于两者之间,适用于参与者可能具有策略性,但网格计算组织提前承诺正式规则的情况。

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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